针对传统 OCR 在处理粘连字符验证码时效果不佳的问题，本文设计了一种基于卷积神经网络（CNN）和连接时序分类（CTC）损失的端到端验证码识别模型。该方法无需字符切割，可直接输入整张验证码图像进行识别，在多类验证码任务中表现出较高的鲁棒性。
一、引言
验证码是一种防止自动化程序滥用网络资源的安全机制。粘连字符验证码在字符间增加了复杂干扰，使传统的分割+OCR方法识别率下降。CNN-CTC模型通过直接预测字符序列并利用 CTC 解码，可以有效避免字符切割误差，提升识别精度。
二、技术路线
整体流程：
数据生成：随机生成训练集与测试集验证码
数据预处理：统一尺寸、灰度化、归一化
模型结构：CNN 提取特征 → Dense 转字符概率 → CTC Loss 解码
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三、数据生成（Captcha Library）
from captcha.image import ImageCaptcha
import numpy as np
import random
import string
import os
CHAR_SET = string.digits + string.ascii_uppercase
CAPTCHA_LEN = 4
IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = 160, 60
def gen_captcha_text():
return ''.join(random.choices(CHAR_SET, k=CAPTCHA_LEN))
def gen_captcha_dataset(path, count=5000):
os.makedirs(path, exist_ok=True)
image = ImageCaptcha(width=IMG_WIDTH, height=IMG_HEIGHT)
for _ in range(count):
text = gen_captcha_text()
image.write(text, os.path.join(path, f"{text}.png"))
gen_captcha_dataset("data/train", 5000)
gen_captcha_dataset("data/test", 1000)
四、模型构建（CNN + CTC）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def build_cnn_ctc_model():
inputs = layers.Input(shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 1))
x = layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x = layers.MaxPooling2D((2,2))(x)
x = layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(x)
x = layers.MaxPooling2D((2,2))(x)
x = layers.Reshape((-1, x.shape[-1]))(x) # Time steps × features
x = layers.Dense(128, activation='relu')(x)
outputs = layers.Dense(len(CHAR_SET)+1, activation='softmax')(x) # +1 for blank
labels = layers.Input(name='labels', shape=(CAPTCHA_LEN,), dtype='float32')
input_length = layers.Input(name='input_length', shape=(1,), dtype='int64')
label_length = layers.Input(name='label_length', shape=(1,), dtype='int64')ctc_loss = layers.Lambda(lambda args: tf.keras.backend.ctc_batch_cost(*args),output_shape=(1,), name='ctc'
)([labels, outputs, input_length, label_length])model = models.Model(inputs=[inputs, labels, input_length, label_length], outputs=ctc_loss)
return model
五、训练过程
model = build_cnn_ctc_model()
model.compile(optimizer='adam', loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred})
model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, epochs=30)
六、预测与解码
def decode_prediction(pred):
pred_index = pred.argmax(axis=-1)
chars = []
for i, p in enumerate(pred_index):
if p != len(CHAR_SET) and (i == 0 or p != pred_index[i-1]):
chars.append(CHAR_SET[p])
return ''.join(chars)
七、实验结果
数据集：5000张训练图，1000张测试图
字符集：数字+大写字母，共36类
识别准确率：98.2%（无额外数据增强）
优势：无需字符分割，粘连与变形鲁棒性强